Robotite Operatsioonisüsteemi (ROS) valdamine: ülemaailmne juhend ROS-i programmeerimiseks

Robootika valdkond areneb kiiresti ning tehisintellekti, masinõppe ja automatiseerimise edusammud kujundavad tööstusharusid üle kogu maailma. Selle tehnoloogilise revolutsiooni keskmes on Robotite Operatsioonisüsteem (ROS), paindlik ja võimas raamistik, millest on saanud asendamatu tööriist robotite arendamisel. See põhjalik juhend on mõeldud inseneridele, teadlastele, üliõpilastele ja entusiastidele üle maailma, kes soovivad mõista ja rakendada ROS-i programmeerimist keerukate robootikasüsteemide loomiseks.

Mis on Robotite Operatsioonisüsteem (ROS)?

ROS ei ole operatsioonisüsteem traditsioonilises mõttes, nagu Windows või Linux. Selle asemel on see paindlik vahevara, mis pakub teekide, tööriistade ja konventsioonide kogumit robotitarkvara loomiseks. Algselt Willow Garage'i poolt arendatud ja nüüd ROS-i kogukonna poolt hooldatav ROS pakub standardiseeritud viisi robotitarkvara kirjutamiseks, mida saab hõlpsasti jagada ja taaskasutada erinevate robotite ja rakenduste vahel. See toimib suhtluskihina, võimaldades roboti süsteemi erinevatel komponentidel – näiteks anduritel, täituritel, navigeerimisalgoritmidel ja kasutajaliidestel – sujuvalt suhelda.

ROS-i põhiprintsiibid

ROS on üles ehitatud mitmele põhiprintsiibile, mis aitavad kaasa selle paindlikkusele ja võimsusele:

• Detsentraliseeritud arhitektuur: ROS edendab hajutatud, sõnumipõhist arhitektuuri. Ühe monoliitse programmi asemel on roboti funktsionaalsus jaotatud väiksemateks, sõltumatuteks protsessideks, mida nimetatakse sõlmedeks.
• Avalda-telli kommunikatsioon: Sõlmed suhtlevad omavahel, avaldades sõnumeid teemadesse ja tellides teemasid teistelt sõlmedelt. See eraldab sõlmed üksteisest, võimaldades neil iseseisvalt areneda.
• Paketid: ROS-i kood on organiseeritud pakettidesse, mis on iseseisvad üksused, mis võivad sisaldada sõlmi, teeke, konfiguratsioonifaile ja muud. See modulaarsus hõlbustab koodi taaskasutamist ja koostööd.
• Tööriistad ja utiliidid: ROS-iga kaasneb rikkalik ökosüsteem tööriistadest visualiseerimiseks (nt RViz), simuleerimiseks (nt Gazebo), silumiseks, andmete logimiseks (rosbag) ja muuks, mis oluliselt lihtsustavad arendusprotsessi.

Miks valida ROS oma robootikaprojektide jaoks?

ROS-i laialdane kasutuselevõtt teadusasutustes ja tööstusharudes üle maailma on tunnistus selle arvukatest eelistest:

• Avatud lähtekoodiga ja kogukonnapõhine: ROS on tasuta kasutatav ja sellel on elav, ülemaailmne kogukond, mis panustab aktiivselt selle arengusse, pakkudes laia valikut eelnevalt loodud pakette ja tugiressursse.
• Riistvara abstraktsioon: ROS abstraheerib suure osa madala taseme riistvara keerukusest, võimaldades arendajatel keskenduda kõrgema taseme roboti funktsionaalsusele.
• Platvormideülene ühilduvus: Kuigi ROS on peamiselt arendatud Linuxil (Ubuntu), saab seda kasutada ka macOS-is ja Windowsis, mis hõlbustab laiemat kättesaadavust.
• Rikkalik ökosüsteem: Saadaval on suur hulk teeke ja tööriistu ülesannete jaoks nagu navigeerimine, manipuleerimine, taju ja inimese-roboti interaktsioon, mis on sageli integreeritud populaarsete andurite ja riistvaraplatvormidega.
• Skaleeritavus ja modulaarsus: Sõlmedepõhine arhitektuur võimaldab ehitada keerukaid süsteeme lihtsatest, taaskasutatavatest komponentidest, mis teeb robotite käitumise skaleerimise ja muutmise lihtsaks.

ROS-i programmeerimine: ehituskivid

ROS-i programmeerimine hõlmab selle põhikomponentide ja nende omavahelise suhtluse mõistmist. ROS-i arenduse peamised keeled on Python ja C++, mis pakuvad arendajatele valikuvõimalust vastavalt jõudlusnõuetele ja isiklikele eelistustele.

Sõlmed

Nagu mainitud, on sõlmed ROS-is põhilised arvutusüksused. Iga sõlm täidab tavaliselt kindlat ülesannet, näiteks mootori juhtimine, andurite andmete lugemine või tee planeerimise algoritmi käivitamine. Sõlmed suhtlevad omavahel sõnumite kaudu.

Näide: Sõlm võib olla vastutav andmete lugemise eest IMU (inertsiaalanduri) andurilt ja selle avaldamise eest sensor_msgs/Imu sõnumina.

Teemad

Teemad on nimega siinid, mis võimaldavad sõlmedel andmeid vahetada. Andmeid tootev sõlm (avaldaja) saadab sõnumeid teemale ja teised sõlmed (tellijad), mis on nendest andmetest huvitatud, saavad need sõnumid teemalt kätte. See avalda-telli mudel on ROS-i detsentraliseeritud olemuse võti.

Näide: Kaamerapilte avaldav sõlm võib avaldada teemale nimega /camera/image_raw. Teine sõlm, mis tegeleb objektituvastusega, telliks selle teema.

Sõnumid

Sõnumid on andmestruktuurid, mida kasutatakse sõlmede vaheliseks suhtluseks. ROS defineerib standardsed sõnumitüübid levinud robootika andmete jaoks, nagu andurite näidud, asendid ja käsud. Arendajad saavad ka määratleda kohandatud sõnumitüüpe vastavalt konkreetse rakenduse vajadustele.

Levinud sõnumitüübid:

• std_msgs/String: Lihtne tekstisõnum.
• geometry_msgs/Twist: Kasutatakse kiirusekäskude (lineaarne ja nurk) saatmiseks.
• sensor_msgs/Image: Esindab kaamera pildiandmeid.
• nav_msgs/Odometry: Sisaldab roboti asendi ja kiiruse teavet.

Teenused

Kui teemasid kasutatakse pidevate andmevoogude jaoks, siis teenuseid kasutatakse päring-vastus tüüpi suhtluseks. Klient-sõlm saab kutsuda server-sõlme pakutavat teenust ja server-sõlm sooritab tegevuse ning tagastab vastuse. Teenused on kasulikud operatsioonideks, mis ei nõua pidevat andmevoogu, näiteks roboti oleku lähtestamine või konkreetse arvutuse tegemine.

Näide: Teenust võiks kasutada roboti käivitamiseks, et see liiguks kindlasse sihtkohta, kusjuures teenus tagastaks edu või ebaõnnestumise staatuse.

Tegevused

Tegevused pakuvad kõrgema taseme liidest pikaajaliste, tagasisidega ülesannete täitmiseks. Need sobivad eesmärkidele, mille täitmine võtab aega ja nõuab pidevat jälgimist. Tegevused koosnevad eesmärgist, tagasisidest ja tulemusest.

Näide: Navigeerimistegevuse server võiks aktsepteerida geometry_msgs/PoseStamped eesmärki sihtkoha jaoks. Seejärel annaks see pidevat tagasisidet roboti edusammude kohta ja tagastaks tulemuse, mis näitab, kas eesmärk saavutati edukalt.

ROS-i programmeerimisega alustamine

Oma ROS-i programmeerimise teekonna alustamine on põnev samm. Siin on teekaart, mis aitab teil alustada:

1. Paigaldamine

Esimene samm on ROS-i paigaldamine oma arendusmasinasse. ROS on kõige stabiilsem ja laialdasemalt toetatud Ubuntu Linuxil. Paigaldusprotsess hõlmab tavaliselt:

• ROS-i hoidla lisamist oma süsteemi.
• ROS-i distributsiooni paigaldamist (nt ROS Noetic Ninjemys, ROS 2 Humble Hawksbill).
• Oma ROS-i keskkonna seadistamist.

Ametlik ROS-i wiki (wiki.ros.org) pakub üksikasjalikke, distributsioonipõhiseid paigaldusjuhiseid erinevatele operatsioonisüsteemidele.

2. ROS-i tööriistadega tutvumine

Tutvuge oluliste ROS-i käsurea tööriistadega:

• roscore: Peamine sõlm, mis haldab ja koordineerib kõiki teisi sõlmi.
• rosrun: Käivitab ROS-i sõlme paketist.
• roslaunch: Käivitab ühe või mitu ROS-i sõlme kasutades käivitusfaili (XML-vormingus), mis lihtsustab keerukate süsteemide käivitamist.
• rostopic: Uurib ja suhtleb teemadega (loetleb teemasid, kuvab sõnumeid, avaldab sõnumeid).
• rosservice: Uurib ja suhtleb teenustega.
• rosnode: Loetleb ja uurib sõlmi.

3. Oma esimese ROS-i paketi loomine

ROS-i pakett on tarkvara organiseerimise põhiüksus. Õpite looma pakette, mis sisaldavad teie sõlmi, skripte ja konfiguratsioonifaile.

Paketi loomise sammud:

1. Navigeerige oma ROS-i tööruumi src kataloogi.
2. Kasutage käsku: catkin_create_pkg my_package_name roscpp rospy std_msgs (ROS 1 jaoks) või ros2 pkg create --build-type ament_cmake my_package_name (ROS 2 jaoks).

See käsk loob uue kataloogi standardsete ROS-i paketi failidega nagu package.xml ja CMakeLists.txt (C++ jaoks) või setup.py (Pythoni jaoks).

4. ROS-i sõlmede kirjutamine

ROS-i sõlmede kirjutamine hõlmab ROS-i klienditeekide (roscpp C++ jaoks ja rospy Pythoni jaoks) kasutamist avaldajate, tellijate, teenuse klientide/serverite ja tegevuse klientide/serverite loomiseks.

Pythoni näide (ROS 1 `rospy`): lihtne avaldaja

            
import rospy
from std_msgs.msg import String

def talker():
    pub = rospy.Publisher('chatter', String, queue_size=10)
    rospy.init_node('talker', anonymous=True)
    rate = rospy.Rate(1) # 1hz
    while not rospy.is_shutdown():
        hello_str = "hello world %s" % rospy.get_time()
        rospy.loginfo(hello_str)
        pub.publish(hello_str)
        rate.sleep()

if __name__ == '__main__':
    try:
        talker()
    except rospy.ROSInterruptException:
        pass

            

              
                Copy
              
            
          

C++ näide (ROS 1 `roscpp`): lihtne avaldaja

            
#include "ros/ros.h"
#include "std_msgs/String.h"

int main(int argc, char **argv)
{
  ros::init(argc, argv, "talker");
  ros::NodeHandle nh;
  ros::Publisher chatter_pub = nh.advertise("chatter", 1000);
  ros::Rate loop_rate(1);

  while (ros::ok())
  {
    std_msgs::String msg;
    msg.data = "Hello World";
    chatter_pub.publish(msg);
    
    ros::spinOnce();

    loop_rate.sleep();
  }

  return 0;
}

            

              
                Copy
              
            
          

5. Oma tööruumi kompileerimine

Pärast ROS-i pakettide loomist või muutmist peate oma tööruumi kompileerima, kasutades catkin_make (ROS 1) või colcon build (ROS 2). See protsess ehitab teie C++ sõlmed ja muudab teie Pythoni skriptid ROS-ile leitavaks.

ROS 1:

            
cd ~/catkin_ws # Või teie tööruumi kataloog
catkin_make
source devel/setup.bash

            

              
                Copy
              
            
          

ROS 2:

            
cd ~/ros2_ws # Või teie tööruumi kataloog
colcon build
source install/setup.bash

            

              
                Copy
              
            
          

ROS-i edasijõudnute kontseptsioonid ja rakendused

Kui olete põhitõed selgeks saanud, saate uurida keerukamaid ROS-i kontseptsioone ja rakendusi:

ROS-i navigatsioonipakk

ROS-i navigatsioonipakk on võimas tööriistakomplekt, mis võimaldab mobiilsetel robotitel oma keskkonnas iseseisvalt navigeerida. See tegeleb selliste ülesannetega nagu:

• Globaalne planeerimine: Tee leidmine alguspunktist sihtpunktini kaardil.
• Lokaalne planeerimine: Kiirusekäskude genereerimine globaalse tee järgimiseks, vältides samal ajal vahetuid takistusi.
• Lokaliseerimine: Roboti asendi hindamine kaardil.
• Kaardihaldus: Hõivatuse ruudustikukaartide loomine ja kasutamine.

See pakk on ülioluline rakenduste jaoks nagu autonoomsed laorobotid, kättetoimetamisdroonid ja teenindusrobotid, mis tegutsevad erinevates keskkondades.

ROS-i manipulatsioon

Käte või haaratsitega robotite jaoks pakub ROS teeke ja tööriistu manipuleerimiseks. See hõlmab:

• MoveIt!: Laialdaselt kasutatav raamistik liikumise planeerimiseks, kokkupõrgete kontrollimiseks ja robotkäte juhtimiseks.
• Taju: Teegid 3D-andurite andmete (nt sügavuskaameratest) töötlemiseks objektide tuvastamiseks ja nende asendite hindamiseks.
• Haaramine: Algoritmid objektide haaramise planeerimiseks ja teostamiseks.

Need võimekused on hädavajalikud tööstusautomaatikas, robotkirurgias ja koostetöödel.

ROS ja taju

Taju on kaasaegse robootika nurgakivi, mis võimaldab robotitel oma ümbrust mõista. ROS integreerub sujuvalt paljude arvutinägemise ja anduritöötluse teekidega:

• OpenCV: Pilditöötluse ja arvutinägemise ülesannete alustala.
• PCL (Point Cloud Library): 3D-andurite andmete, näiteks LiDAR-skaneeringute töötlemiseks.
• Arvutinägemise sõlmed: Eelehitatud sõlmed ülesannete jaoks nagu objektituvastus (nt kasutades YOLO, SSD), tunnuste sobitamine ja SLAM (samaaegne lokaliseerimine ja kaardistamine).

Need tööriistad on elutähtsad robotitele, mis tegutsevad dünaamilistes ja struktureerimata keskkondades, nagu autonoomsed sõidukid ja inspektsioonidroonid.

ROS-i ja tehisintellekti/masinõppe integreerimine

Sünergia ROS-i ja tehisintellekti/masinõppe vahel muudab robootikat põhjalikult. ROS toimib ideaalse platvormina masinõppe mudelite juurutamiseks ja testimiseks:

• TensorFlow/PyTorch integratsioon: ROS-i sõlmi saab arendada masinõppe mudelite inferentsi käitamiseks, võimaldades ülesandeid nagu täiustatud objektituvastus, semantiline segmenteerimine ja sügavõppel põhinev juhtimine.
• Andmete kogumine: ROS-i rosbag tööriist on hindamatu suurte andmekogumite kogumiseks anduritelt, mida seejärel kasutatakse masinõppe mudelite treenimiseks.
• Sim-to-Real ülekanne: Simulaatorid nagu Gazebo, mis on integreeritud ROS-iga, võimaldavad roboteid treenida virtuaalsetes keskkondades enne nende füüsilisele riistvarale paigutamist, mis on kaasaegse tehisintellekti robootika oluline aspekt.

ROS 2: järgmine põlvkond

ROS 2 on algse ROS-i raamistiku oluline areng, mis lahendab piiranguid ja sisaldab uusi funktsioone kaasaegse robootika arendamiseks:

• Reaalaja tugi: Täiustatud tugi reaalajas juhtimissüsteemidele.
• Mitme roboti süsteemid: Paremad võimekused mitme roboti koordineerimiseks.
• Turvalisus: Sisseehitatud turvafunktsioonid robustsemaks suhtluseks.
• Platvormideülene: Parem tugi platvormidele peale Linuxi, sealhulgas Windows ja macOS.
• DDS (Data Distribution Service): Asendas vanema ROS-i suhtluskihi, pakkudes paremat jõudlust ja töökindlust.

Kuna robootikamaastik küpseb, muutub nii ROS 1 kui ka ROS 2 mõistmine üha olulisemaks.

ROS-i ülemaailmne mõju ja rakendused

ROS-i mõju laieneb ülemaailmselt, andes hoogu innovatsioonile erinevates sektorites:

• Autonoomsed sõidukid: Ettevõtted ja teadusasutused üle maailma kasutavad ROS-i isesõitvate autode tehnoloogiate arendamiseks, kasutades selle navigeerimis-, taju- ja juhtimisvõimekusi.
• Tööstusautomaatika: Tootjad kasutavad ROS-i intelligentsete robotite jaoks koosteliinidel, logistikas ja kvaliteedikontrollis. Näiteid võib leida autotehastest Saksamaal, elektroonikatööstusest Aasias ja automatiseeritud ladudest Põhja-Ameerikas.
• Tervishoid: Robotkirurgia süsteemid, patsientide abistamisrobotid ja laboriautomaatika platvormid kasutavad sageli ROS-i täpseks juhtimiseks ja interaktsiooniks.
• Põllumajandus: Autonoomsed traktorid, täppispritsimisdroonid ja saagikoristusrobotid põllumajanduskeskustes üle Euroopa, Põhja-Ameerika ja Austraalia võtavad üha enam kasutusele ROS-i.
• Teadus ja haridus: ROS on ülikoolide ja teaduslaborite põhivahend kogu maailmas, kasvatades järgmist põlvkonda robootikuid ja tehisintellekti teadlasi.

Väljakutsed ja parimad praktikad ROS-i programmeerimisel

Kuigi ROS on võimas, nõuab tõhus arendus tähelepanu teatud väljakutsetele ja parimate praktikate järgimist:

Väljakutsed

• Keerukate süsteemide silumine: Hajutatud süsteemide silumine võib olla keeruline. ROS-i tööriistade nagu rqt_graph ja rosbag valdamine on hädavajalik.
• Jõudluse optimeerimine: Kõrgsageduslike ülesannete või piiratud ressurssidega robotite puhul on C++ sõlmede optimeerimine ja tõhus sõnumite serialiseerimine ülioluline.
• Reaalaja jõudlus: Tõelise reaalajas juhtimise saavutamine ROS-is nõuab hoolikat süsteemi konfigureerimist ja sageli spetsialiseeritud reaalajas operatsioonisüsteeme (RTOS). ROS 2 pakub selleks paremaid aluseid.
• Integratsioon olemasolevate süsteemidega: ROS-i integreerimine pärandriistvara või patenteeritud tarkvaraga võib tekitada ühilduvusprobleeme.

Parimad praktikad

• Modulaarne disain: Jaotage keerulised ülesanded väikesteks, taaskasutatavateks sõlmedeks.
• Selged nimekonventsioonid: Kasutage kirjeldavaid nimesid sõlmede, teemade ja parameetrite jaoks.
• Põhjalik dokumentatsioon: Dokumenteerige oma paketid ja sõlmed põhjalikult.
• Versioonihaldus: Kasutage Giti või muid versioonihaldussüsteeme koostööarenduseks.
• Simulatsioon: Kasutage laialdaselt simulaatoreid nagu Gazebo testimiseks ja arendamiseks enne füüsilisele riistvarale paigutamist.
• ROS 2 kasutuselevõtt: Uute projektide puhul kaaluge alustamist ROS 2-ga selle kaasaegse arhitektuuri ja täiustatud funktsioonide tõttu.

ROS-i programmeerimise tulevik

ROS-i areng on tihedalt seotud robootika ja tehisintellekti edusammudega. Kasvava nõudluse tõttu intelligentsete, autonoomsete süsteemide järele jääb ROS jätkuvalt elutähtsaks raamistikuks. Tulevased arengud keskenduvad tõenäoliselt:

• Täiustatud toele äärearvutusele ja manussüsteemidele.
• Keerukamatele tehisintellekti/masinõppe integreerimis- ja juurutustööriistadele.
• Parematele küberturvalisuse ja ohutusfunktsioonidele.
• Suuremale koostalitlusvõimele teiste robootikaraamistike ja standarditega.

Kokkuvõte

Robotite Operatsioonisüsteemi (ROS) programmeerimine on põhioskus igaühele, kes soovib ehitada kaasaegseid robootikasüsteeme. Selle paindlik arhitektuur, ulatuslikud teegid ja elav ülemaailmne kogukond teevad sellest võrratu tööriista innovatsiooniks. Mõistes selle põhiprintsiipe, vallates selle tööriistu ja järgides parimaid praktikaid, saate avada ROS-i potentsiaali luua intelligentseid roboteid, mis kujundavad tööstusharusid ja parandavad elusid kogu maailmas. Olenemata sellest, kas töötate autonoomsete sõidukite kallal Californias, tööstusautomaatikaga Jaapanis või teadustööga Euroopas, pakub ROS ühist keelt ja tööriistakomplekti robootika arengu edendamiseks.